Les données ('length' et 'mass') utilisées pour l'analyse sont créées directement au sein du script via une instruction DATA STEP avec 'datalines', ce qui signifie qu'elles sont intégrées au code source et non issues d'une source externe.
1 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication : Ce bloc DATA STEP crée un nouveau dataset temporaire nommé 'lizard'. Il définit deux variables numériques, 'length' et 'mass', et les peuple avec les données brutes fournies directement dans le script via l'instruction DATALINES. Ce dataset est la source des données pour les analyses statistiques et les visualisations ultérieures.
Explication : Cette procédure PROC NLIN ajuste un modèle de régression non linéaire aux données du dataset 'lizard'. Le modèle spécifié est un 'modèle plateau gauche', où la variable dépendante 'mass' est constante ('b0') jusqu'à ce que 'length' atteigne 'tau', puis elle suit une relation linéaire. Les paramètres 'b0', 'b1' et 'tau' sont initialisés pour la procédure. L'option 'output out=a p=p' crée un nouveau dataset 'a' qui inclut les variables originales de 'lizard' ainsi que la variable 'p', représentant les valeurs de masse prédites par le modèle.
Copié !
proc nlin;
parameters b0 = 0.2904 b1 = 0.0189 tau = 23.44;
if length <= tau then do;
model mass = b0;
end;
else do;
model mass = b0 + b1*(length-tau);
end;
output out=a p=p;
run;
1
PROC NLIN;
2
parameters b0 = 0.2904 b1 = 0.0189 tau = 23.44;
3
IFLENGTH <= tau THENDO;
4
model mass = b0;
5
END;
6
ELSEDO;
7
model mass = b0 + b1*(LENGTH-tau);
8
END;
9
OUTPUT out=a p=p;
10
RUN;
3 Bloc de code
PROC GPLOT
Explication : Ce bloc initialise les options graphiques globales (`GOPTIONS`) pour définir l'apparence des graphiques (couleurs, polices, tailles de texte). Il configure également un titre principal (`title1`), des définitions de symboles (`symbol1`, `symbol2`) et des spécifications d'axes (`axis1`, `axis2`) incluant les étiquettes et les plages. La procédure `PROC GPLOT` est ensuite utilisée pour générer un nuage de points simple ('mass' vs 'length') à partir du dataset 'a', en utilisant les définitions d'axes précédemment établies.
Copié !
goptions reset=global gunit=pct border cback=white
colors=(black blue green red)
ftitle=swissb ftext=swiss htitle=4 htext=4;
title1 'Mass vs Length with the fit';
symbol1 color=red
interpol=none
value=dot
height=3;
symbol2 color=red
interpol=join;
axis1 label=('Length (mm)')
order=(22 to 28 by 1)
width=3;
axis2 label=('Mass (g)')
order=(0.25 to .45 by 0.05)
width=3;
proc gplot data=a;
plot mass*length/ haxis=axis1 vaxis=axis2;
run;
Explication : Ce dernier bloc utilise `PROC GPLOT` pour créer un graphique superposé. Il trace les données observées ('mass' vs 'length') et les valeurs prédites par le modèle ('p' vs 'length') sur le même graphique à partir du dataset 'a'. L'option `overlay` permet de visualiser les deux séries sur le même système de coordonnées, facilitant la comparaison entre les observations réelles et l'ajustement du modèle. Les configurations d'axes définies précédemment sont réutilisées.
Ce matériel est fourni "tel quel" par We Are Cas. Il n'y a aucune garantie, expresse ou implicite, quant à la qualité marchande ou à l'adéquation à un usage particulier concernant le matériel ou le code contenu dans les présentes. We Are Cas n'est pas responsable des erreurs dans ce matériel tel qu'il existe maintenant ou existera, et We Are Cas ne fournit pas de support technique pour celui-ci.
SAS et tous les autres noms de produits ou de services de SAS Institute Inc. sont des marques déposées ou des marques de commerce de SAS Institute Inc. aux États-Unis et dans d'autres pays. ® indique un enregistrement aux États-Unis. WeAreCAS est un site communautaire indépendant et n'est pas affilié à SAS Institute Inc.
Ce site utilise des cookies techniques et analytiques pour améliorer votre expérience.
En savoir plus.
